8.2.1 Propositions d’am´elioration
G´en´eralisation `a la reconstruction de motifs courbes et 2D
Dans ce travail de th`ese, nous avons, par souci de simplicit´e, pr´esent´e la reconstruction de motifs dit ”Manhattan”, c’est `a dire horizontaux ou verticaux. Cependant la m´ethode pr´esent´ee pourrait ˆetre ´etendue aux motifs ”non-Manhattan”.
Pour prendre en compte les formes courbes, il serait possible d’ajouter un facteur correctif sur la mesure de l’EW tel que :
EW = h
tan(SWA)+ h × tan T× sin(θ) (8.1)
o`u θ repr´esente l’angle entre la direction de tilt du faisceau ´electronique et la tangente au flanc du motif (Fig8.1). Pour les valeurs de θ sup´erieures `a 80◦ (c’est `a dire une inclinaison inf´erieure `
a 10◦ de la verticale), sin(θ) ≈ 1, donc la m´ethode peut reconstruire des motifs l´eg`erement incurv´es.
Figure 8.1 – Sch´ema d’un motif circulaire (typique pour la photonique) pour expliquer la reconstruction azimutale ici par quatre azimuts. Les flancs du motifs sont repr´esent´es par une couleur qui correspond `a la couleur de l’azimut (N, E, S, O) qui en effectuera la reconstruction.
Cependant cette solution ne peut pas permettre de r´esoudre toutes les g´eom´etries 2D ; en effet, plus θ va diminuer, plus l’information apport´ee par le tilt va r´eduire, jusqu’`a ˆetre nulle en θ = 0. G´eom´etriquement parlant, quand la direction du tilt est tangente au flanc observ´e, alors l’augmentation du tilt ne change pas la taille apparente (EW) du flanc.
Pour pouvoir prendre en compte toutes les g´eom´etries 2D possibles, il faudrait donc utiliser diff´erents azimuts comme propos´e dans la Fig 8.1, chacun permettant la reconstruction des flancs proches de la normalit´e par rapport `a leur direction. Un minimum de quatre azimuts semble un choix judicieux, car chaque azimut pourrait alors reconstruire les flancs `a ± 45◦ de la normalit´e. L’information apport´ee par le tilt serait alors de sin(45) ≈ 0.7 soit 70% de l’infor-
mation optimale `a 90◦.
Dans le cas de l’utilisation de huit azimuts (N, NE, E, SE, S, SO, O, NO) chaque azimut recons- truirait les flanc orthogonaux ainsi que les flancs jusqu’`a ± 22.5◦de cette direction. On pourrait ´
egalement faire des recouvrements jusqu’`a ± 45◦ pour doubler les r´esultats de reconstruction et faire une moyenne.
Figure 8.2 – Images azimutales sur des motifs de hauteurs positives (`a gauche) et n´egative (`a droite).
Enfin, dans ce travail on a utilis´e la fonction ”ruban” pour supprimer la rugosit´e de ligne, mais une version plus avanc´ee de cette fonction pourrait ˆetre mise en œuvre pour redresser une forme quelconque, afin de la rendre ´equivalente `a une ligne. Ceci permettrait par exemple de reconstruire tout type de motif incurv´e ou mˆeme circulaire, car il serait alors possible de sommer le niveau de gris sur la longueur du p´erim`etre du motif.
Am´elioration du traitement par les splines
On a vu dans la partie6.1sur l’extension aux profils tranch´ees, qu’il ´etait difficile de trouver le param`etre d’ajustement de la spline permettant une analyse optimale d’un grand nombre de profils SEM diff´erents. Pour am´eliorer les r´esultats et pour rep´erer les valeurs aberrantes, on pourrait donc ajuster un grand nombre de splines sur chacun des profils avec des param`etres d’ajustement diff´erents, comme ce que l’on a fait dans la partie 7.1.
On obtiendrait donc une fonction du positionnement de chaque descripteur primaire en fonction du param`etre d’ajustement de la spline (Fig 7.4). On pourrait alors r´efl´echir `a un traitement de cette information pour maximiser l’information provenant de chaque descripteur. On pourrait, par exemple, imaginer qu’un ajustement ”au plus proche des donn´ees d’entr´ee” serait meilleur pour d´eterminer la distance BD (car gradient fort donc peu affect´e par le bruit), alors qu’un ajustement plus ”mou” serait meilleur pour d´eterminer les points A et E (car gradient plus faible donc affect´e par le bruit). Enfin cela permettrait de faire de la statistique ”artificielle” `a partir d’une seule image SEM.
Quand on approxime un profil par une spline, on r´ealise de ce fait un lissage qui va r´eduire le bruit de mesure. Cette approximation fait toujours disparaitre une portion de ce que l’on
consid`ere comme du bruit mais ´egalement une portion que l’on consid`ere comme du signal. Cette technique pourrait donc permettre de s’approcher du niveau maximum d’information de l’image, c’est `a dire `a r´eduire l’erreur due au traitement des images et de tendre vers l’erreur minimale possible consid´erant la pr´ecision de la repr´esentation des motifs dans les images.
Au del`a ces id´ees, qui sont un peu du bricolage, un travail approfondi sur la compr´ehension du comportement des splines pourrait ˆetre b´en´efique `a la m´ethode de reconstruction pr´esent´ee, notamment par la gestion fine des points de contrˆole de la spline.
Cr´eation de mod`eles divers
Grˆace `a cette m´ethodologie on pourrait cr´eer des mod`eles permettant la reconstruction de structures vari´ees. On a vu que, dans l’´etat actuel, le mod`ele n’´etait pas capable de reconstruire des motifs dont le CDt est inf´erieur `a 20-25 nm. Cependant on pourrait utiliser de nouveaux descripteurs primaires, sp´ecifiquement con¸cu pour l’analyse de motifs dont le CDt est suffisamment petit pour que les effets de deux flancs se superposent (pour une certaine acc´el´eration des ´electrons).
On pourrait ´egalement vouloir faire de la reconstruction sur des motifs qui ne sont pas en silicium grav´e. Pour les ´etapes de lithographie, on aimerait notamment faire des reconstructions sur des motifs en r´esine. Cependant l’utilisation du SEM pour imager des motifs en r´esine entraine deux difficult´es : les ph´enom`enes d’accumulation de charges (charging) et la r´eduction du volume (shrinkage) de la r´esine due au bombardement ´electronique.
Pour r´eduire au maximum le probl`eme de r´eduction de volume, il faut utiliser une acc´el´eration des ´electrons la plus faible possible. En g´en´eral les ´energies 500 eV et 300 eV sont utilis´ees pour les mesures SEM sur r´esine. Cependant mˆeme avec des acc´el´erations inf´erieures, l’effet est seulement r´eduit. Pour supprimer l’effet de r´eduction de volume due `a la prise d’image sur la topographie du motif de r´esine il faudrait donc ´etudier cet effet (d´ependant de Vacc et du type de r´esine) pour utiliser le r´esultat ”apr`es r´eduction” obtenu avec notre technique de mani`ere `a retrouver la topographie ”avant r´eduction”.
Pour la partie sur les ph´enom`enes d’accumulation de charges, si cet effet est suffisamment r´egulier, il pourrait alors ˆetre int´egr´e par le mod`ele (cela peut mˆeme ˆetre une source d’informa- tion suppl´ementaire).
Obtenir les informations tri-dimensionnelles par une autre m´ethode
Pour pouvoir faire la reconstruction tri-dimensionnelle d’un motif sans connaitre ni sa hau- teur ni son SWA, il est obligatoire d’avoir deux informations. Dans ce travail, c’est grˆace `a la diff´erence g´eom´etrique d’un mˆeme objet observ´e depuis deux positions diff´erentes que l’on a pu tirer la double information. Cependant on pourrait ´egalement ´etudier la diff´erence de rende- ment ´electronique entre deux images prises `a des acc´el´erations ´electroniques diff´erentes. Cette technique `a d’ailleurs ´et´e r´ecemment ´etudi´ee dans la publication [67]. Ce n’est pas encore une technique de pr´ecision et la m´ethode doit ˆetre test´ee dans des cas plus vari´es que ceux pr´esent´es, mais les premiers r´esultats sont encourageants.
8.2.2 Applications sp´ecifiques
Dans ce manuscrit on a pr´esent´e la m´ethode d’un point de vue purement m´etrologique. Cependant de multiples applications sp´ecifiques de ce travail sont envisageables dans le milieu des micro/nanotechnologies.
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Etude de la topographie pour la r´ealisation de micro-lentilles
Tout d’abord cette m´ethode pourrait permettre de cr´eer des cartes de hauteur/SWA de motif, permettant de rep´erer un effet de variabilit´e au niveau d’un wafer entier. Cela pourrait permettre d’am´eliorer le contrˆole des pentes pour les proc´ed´es de gravure par exemple.
Pour les applications micro-lentilles, la forme du plot de r´esine avant l’´etape de fluage et notamment la valeur des SWA est tr`es importante pour obtenir la forme voulue. Une m´ethode rapide et massive de mesure des hauteurs et SWA serait donc int´eressante pour assurer l’uniformit´e sur un capteur ou un wafer, ou encore assurer la sym´etrie entre le bord gauche et le bord droit des plots. Cette application est envisageable `a condition d’avoir un mod`ele adapt´e `
a la r´esine et une mesure SEM qui n’endommage pas les plots de r´esine.
Mod`eles de correction des masques de photolithographie
En lithographie optique, les techniques d’am´elioration de r´esolution (Resolution Enhan- cement Techniques) sont utilis´ees pour optimiser les motifs pr´esents sur les masques afin de corriger les effets de proximit´e optique (Optical Proximity Correction). La mise en œuvre des ces corrections se base notamment sur des mod`eles optiques permettant de pr´edire les contours de r´esine sur le wafer en fonction des motifs pr´esents sur le masque. La calibration de ces mod`eles n´ecessite une grande quantit´e de mesures SEM sur des motifs vari´es. La qualit´e des informations de CD extraites de ces mesures est critique pour obtenir un mod`ele OPC suffisamment pr´ecis. Pour autant qu’elle puisse ˆetre appliqu´ee sur des motifs de r´esine, la m´ethodologie d´evelopp´ee au cours de ce travail de th`ese pourrait permettre de rendre plus robustes des donn´ees de calibration des mod`eles en assurant une mesure des motifs `a hauteur constante quelle que soit la forme du motif, son environnement, sa pente...
De plus, il existe maintenant des mod`eles OPC avanc´es prenant en compte la topographie 3D des motifs et pas seulement un contour ”topview” comme c’´etait historiquement le cas. Ce type de mod`ele n´ecessite pour sa calibration des informations de CD `a diff´erentes hauteurs. Les probl´ematiques classiques de la m´etrologie 3D d´evelopp´ees dans le premier chapitre (lente, destructive, ...) sont un v´eritable frein `a la mise en œuvre de ces mod`eles ´etant donn´e le grand nombre de mesures n´ecessaires pour les calibrer. Notre m´ethode peut r´epondre de fa¸con assez directe `a ces difficult´es en permettant l’extraction des CD `a toutes les hauteurs des motifs `a partir d’images SEM prises `a diff´erents tilts.
Enfin, l’´etape d’OPC est ´egalement utilis´ee pour compenser en avance de phase les distor- sions qui auront lieu pendant l’´etape de gravure permettant de transf´erer les motifs de r´esine dans le mat´eriau sous-jacent. Pour cela, il est n´ecessaire de quantifier ces distorsions. La fa¸con classique de le faire consiste `a mesurer par SEM les motifs d’int´erˆet en r´esine (apr`es l’´etape de lithographie), puis les motifs dans le mat´eriau apr`es l’´etape de gravure. La diff´erence de CD nous permet d’´evaluer le biais induit par la gravure et cela sur un grand nombre de mo- tifs diff´erents afin de couvrir l’espace de design de la technologie consid´er´ee. L’avantage de la m´ethode d´evelopp´ee est qu’elle peut permettre de s’assurer que l’extraction de CD est faite `a hauteur constante sur tous les motifs, ce qui n’est pas ´evident dans le cas de mesures SEM classiques en vue du dessus avec des pentes variables suivant les motifs.